軟件測試中的人工智能方法是一種強大的工具，它比傳統的自動化更能提高效率。

就場景而言，這里所說的人工智能指的是其現代狀態，而不是理想目標。人們生活在一個狹義的人工智能或弱人工智能的世界中，它在個別任務上擊敗了人類，例如比開發人員更快地排除基本的故障。但距離真正強大的人工智能還有幾年或幾十年的時間，而未來的人工智能幾乎可以做人類能做的任何事情。這意味著人工智能測試不會在沒有人工輸入的情況下進行，但可以最大限度地減少工作量。

人工智能實施如何改進軟件測試過程?

軟件測試中的人工智能是自動化測試的自然演變。人工智能測試自動化比模擬人工工作更進了一步。人工智能還首先決定何時以及如何運行測試。

創新不止于此。人工智能測試已經成為現實。根據實現的不同，測試將被修改或從頭開始創建而無需任何人工輸入。如果項目的復雜性讓人們想知道如何測試，這是一個很好的解決方案——人工智能很可能是答案。

人工智能的好處

根據定義等因素，僅本節就有一系列文章。讓我們堅持人工智能測試的好處以及人工智能在測試中的其他用途。

?人工智能自動化測試可以節省時間。使用測試自動化工具可以實現調度奇跡，但可以更上一層樓。如果可以只維護有用的測試呢?例如，可以自動取消或暫停測試，以調查它們是否確實是在浪費時間。

?測試一致性可以提高準確性。偶爾會遇到無緣無故失敗的測試是很自然的。可以自動標記此類測試以供人工智能審查，以識別編碼問題或指出在多個測試中發現的概念缺陷。

?測試維護變得不那么麻煩。這對于經常每天(如果不是更頻繁地)調整用戶界面以實現A/B目的的B2C解決方案尤其重要。對于模仿用戶旅程的測試來說，這樣的小變化仍然可能是破壞性的，例如，按鈕根本不存在了。結合人工智能+測試自動化意味著測試無需人工輸入即可針對用戶界面個(UI)更改進行調整。

人工智能測試最佳實踐

以下是來自處于人工智能測試前沿的廠商進行反復試驗的一些建議。

?知道正在進入什么。在沒有充分準備的情況下推動測試自動化是一個巨大的時間消耗。就像自動化測試一樣，缺乏能夠帶路的高級專家是災難性的。

?整理好測試套件。缺少或不正確的標簽、拼寫錯誤和遺留數據庫都可能會扭曲人工智能將用于改進測試的數據。

?寫下實施人工智能的目標。這包括您希望解決的業務目標(例如，通過更流暢的用戶體驗顯著地著提高留存率)、驗證人工智能努力是否值得付出努力的測試目標，以及一些用于查看是否走在正確軌道上的人工智能測試基準。

?提醒同事。將人工智能納入測試是一個漫長的過程，它可能會在最短的時間內影響測試專家的可用性及其輸出。您的項目經理、產品負責人和高層管理人員會很高興提前通知這種劇烈的變化。當然，開發人員也應該知道，特別是如果他們處理項目的單元測試。

?確保測試管理同樣具有創新性。如果企業的團隊仍然堅持在Excel上進行測試，那么人工智能測試幾乎沒有用處。需要一個對第三方人工智能工具友好的專用測試管理解決方案。

基于人工智能的軟件測試自動化方法

將人工智能融入軟件測試的方法主要來自最流行的人工智能技術。它們是機器學習、自然語言處理(NLP)、自動化/機器人和計算機視覺。以下是這些技術如何用于測試的一些示例。

?模式識別采用機器學習來查找測試或測試執行中的模式，這些模式可以轉化為可操作的見解。如果同一個類的問題導致多個測試失敗，人工智能解決方案將要求團隊重新查看可能有問題的代碼。模式識別還可用于軟件代碼本身，以發現和預測潛在漏洞。

?如果自動化測試開始令人頭疼，自我修復可以糾正它們。不穩定的測試最終可以追溯到問題的路徑。看似不可重現的缺陷將被捕獲并解決。隨著項目變得越來越大，自我修復的測試將真正改變游戲規則。

?視覺回歸測試使企業的軟件和測試都保持正常工作。這就是前面提到的用戶界面(UI)調整示例。良好的自我修復消除了許多多余的工作，使產品團隊對A/B測試更加雄心勃勃，并幫助他們快速響應趨勢。

?數據生成與主要的軟件測試工具一起非常有用。可以使用人工智能對更大規模的測試進行參數化，例如，生成大量具有稀有分辨率和元數據的個人資料圖片，以查看用戶是否可以正常上傳它們。

人工智能軟件測試的最佳測試工具

(1)Launchable

Launchable使用模式識別來查看測試失敗的可能性。這一信息可用于切斷測試套件，并消除一些明顯的冗余。此外，可以對測試進行分組，例如，在部署修補程序之前只運行最有問題的測試。

(2)Percy

Percy是一個視覺回歸測試工具。它非常適合保持UI測試的相關性，并幫助您在不同瀏覽器和設備之間保持用戶界面的一致性。

(3)mabl

mabl是一個簡潔的測試自動化平臺，具有自我修復功能。它宣揚一種低代碼方法，但可以以傳統方式完美使用。

(4)Avo

Avo有一個用于管理測試數據的專用工具，該功能還包括人工智能數據生成。該解決方案聲稱可以大規模模擬真實世界的數據，并在頂部進行一些數據發現。

結論

軟件測試中的人工智能方法是一種真正強大的工具，它比常規自動化更能提高效率。一些子集可能看起來有點過分(例如，數據生成是人們開始將所有東西標記為“人工智能”之前的事情)，但自我修復測試和模式識別是不小的壯舉。只要您制定適當的目標并找到合適的人員，在質量保證程序中實施人工智能肯定是值得的。

但是，如果沒有好的測試管理解決方案，將人工智能引入軟件測試是沒有意義的。需要一個堅實的測試組織來涉足人工智能，任何認真的努力都會增加使用多個人工智能測試工具的復雜性。在開始人工智能軟件測試之旅之前，需要確保找到了一個理想的多合一測試管理解決方案。